蚁群算法综述

1、HUNAN UNIVERSITY课 程 作 业课程题目 智能优化算法 学 生 姓 名 李小燕学 生 学 号 S131020016专 业 班 级 计算机科学与技术学 院 名 称 信息科学与工程学院指 导 老 师 杨圣洪2014 年 6 月 8 日蚁群算法求解 TSP 问题摘要：蚁群算法是一种分布式内在并行算法。单个蚂蚁的搜索过程是彼此独立的，易于局部最优，通过个体间不断的信息交流和传递有利于发现较好解；并且该算法是一种正反馈算法。路径上的信息素浓度较高，将吸引更多的蚂蚁沿这条路径运动，又使得信息素浓度增加，加快了算法的进化过程。本文通过求解 TSP 问题，通过在特定情。

2、function Shortest_Route,Shortest_Length=ACATSP(D,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%=% ACATSP.m% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China% Email:aihuachenggmail.com% All rights reserved%-% 主要符号说明% C n 个城市的坐标，n2 的矩阵% NC_max 最大迭代次数% m 蚂蚁个数% Alpha 表征信息素重要程度的参数% Beta 。

3、蚁群算法简述及实现1 蚁群算法的原理分析蚁群算法是受自然界中真实蚁群算法的集体觅食行为的启发而发展起来的一种基于群体的模拟进化算法,属于随机搜索算法,所以它更恰当的名字应该叫“人工蚁群算法”,我们一般简称为蚁群算法。M.Dorigo 等人充分的利用了蚁群搜索食物的过程与著名的 TSP 问题的相似性,通过人工模拟蚁群搜索食物的行为来求解 TSP 问题。蚂蚁这种社会性动物,虽然个体行为及其简单,但是由这些简单个体所组成的群体却表现出及其复杂的行为特征。这是因为蚂蚁在寻找食物时,能在其经过的路径上释放一种叫做信息素的物质,使得一。

4、计算机应用技术专业毕业论文 精品论文 基于蚁群算法的 TSP优化算法关键词：蚁群算法 算法模型 组合优化 旅行商 优化算法摘要：蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改。

5、/ AO.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。#pragma once#include #include #include const double ALPHA=1.0; /启发因子，信息素的重要程度const double BETA=2.0; /期望因子，城市间距离的重要程度const double ROU=0.5; /信息素残留参数const int N_ANT_COUNT=34; /蚂蚁数量const int N_IT_COUNT=1000; /迭代次数const int N_CITY_COUNT=51; /城市数量const double DBQ=100.0; /总的信息素const double DB_MAX=10e9; /一个标志数，10 的 9 次方double g_TrialN_CITY_COUNTN_CITY_COUNT; /两两城市间信息素，就是环境信息素double g_Dista。

6、#include#include#include#include#define citynumber 5#define Q 100#define p 0.5#define NM2 1000#define A 1#define B 5int ccdi=-1;/全局变量 ,用在 myrand()中float myrand()/产生 0-1 随机数,100 个,每调用一次,结果不同srand(time(0);float my100;ccdi+;if (ccdi=100) ccdi=0;for(int mi=0;mi100;mi+)float fav=rand()%10000;mymi=fav/10000;return myccdi;double fpkij(double Tcitynumbercitynumber,double ncitynumbercitynumber,int tabucitynumbercitynumber,int k,int s,int i,int j )/定义函数用于计算 Pij/double A=0.5,。

7、基本思想：基于 LF 算法的改进，将蚂蚁的拾起和放下策略用蚂蚁周围数据的信息熵的改变来判断，基于的事实为“包含聚类的子空间的信息熵比不包含聚类的信息熵小” 。form1.cs 文件：using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.Text;using System.Windows.Forms;using System.Data.OleDb;using System.Diagnostics;namespace AntClustpublic partial class Form1 : Formpublic Form1()InitializeComponent();int tMax = 30000; /最外层迭代次数int a。

8、function ROUTES,PL,Tau=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q) % - % ACASP.m % 蚁群算法动态寻路算法 % ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China % Email:aihuachenggmail.com % All rights reserved % - % 输入参数列表 % G 地形图为 01 矩阵，如果为 1 表示障碍物 % Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素） % K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波） % M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个） % S 起始点（最短路径的起始点） % E 终止点（最短路径的目的点） % Alpha 表征信息素重要程度。

9、function Shortest_Route,Shortest_Length=ACATSP(D,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%=% ACATSP.m% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China% Email:aihuachenggmail.com% All rights reserved%-% 主要符号说明% C n个城市的坐标，n2 的矩阵% NC_max 最大迭代次数% m 蚂蚁个数% Alpha 表征信息素重要程度的参数% Beta 表。

10、蚁群算法实例仿真TSPLIB 中的 eil51 问题C=37 5249 4952 6420 2640 3021 4717 6331 6252 3351 2142 4131 325 2512 4236 1652 4127 2317 3313 1357 5862 4242 5716 578 527 3827 6830 4843 6758 4858 2737 6938 4646 1061 3362 6363 6932 2245 3559 155 610 1721 105 6430 1539 1032 3925 3225 5548 2856 3730 40;实际中的最优环游为Tour=122826312833635202292116503430949103933451544424019411325142443723486275146124718417375381132;设定性价比较优的参数， 对 eil513;40.7;1;m30;NC_ax10;Q问题进行仿真。function R_best,L_best,L_a。

11、 蚁群算法原理简述一、蚁群算法的背景信息根据蚂蚁“寻找食物”的群体行为，意大利著名学者等于 1991 年在法国巴黎召开的第一届欧洲人工生命,DorigManiezoVClrniA会议上最早提出了蚁群算法的基本模型。1992 年，Dorigo M 又在其博士学位论文中进一步阐明了蚁群算法的核心思想。蚁群算法是一种基于种群的启发式仿生进化系统。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅行商问题 ,该算法采用了分布式正反馈并行计算机制，易于与其他方法结合，()TSP而且具有较强的鲁棒性。蚁群算法创立十多年来,无论在算法理论还是在算法应用方面都取得了很多突破。

12、蚁群算法小程序(C/C+语言实现) 算法解释：程序开始运行，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。其中， F点表示食物， H表示窝，白色块表示障碍物， +就是蚂蚁了。预期的结果：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种信息素，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物！有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果令开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐，更多的蚂蚁被吸引到这。

13、蚁群算法百科名片蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由 Marco Dorigo 于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质. 针对 PID 控制器 参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。目录预期的结果：原理：下面详细说明：问题：引申解读搜索引擎算法“蚁群。

14、蚁群算法算法解释：程序开始运行，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。其中， F点表示食物， H表示窝，白色块表示障碍物， +就是蚂蚁了。预期的结果：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种信息素，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物！有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果令开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，。

15、1作业 4蚁群算法概述1.蚁群算法的基本思想现实生活中单个蚂蚁的能力和智力非常简单，但它们能通过相互协调、分工、合作来完成筑巢、觅食、迁徙、清扫蚁穴等复杂行为，尤其是蚂蚁有能力在没有任何可见提示的条件下找到从蚁穴到食物源的最短路径，并且能随环境的变化而变化地搜索新的路径，产生新的选择。这是因为蚂蚁在其走过的路上会分泌一种信息素，其他的蚂蚁能够感知这种物质的存在和强度，并以此指导自己的运动方向，使其倾向于朝着信息素强度高的方向移动。蚁群算法就是从自然界中真实蚂蚁觅食的群体行为中得到启发而提出的。在蚁群。

16、蚁群算法基本原理及其应用综述计算机应用技术专业【摘要】蚁群算法（ACA）是一种广泛应用于优化领域的仿生进化算法。从ACA 发展背景着手，分析比较国内外ACA 研究团队与发展情况，立足于基本原理，分析其数学模型，介绍了六种经典的改进模型，对其优缺点进行分析，简要总结其应用领域并对其今后的发展、应用做出展望。【关键词】蚁群算法；优化；改进；应用一、 引言专家发现单个蚂蚁只具有一些简单的行为能力，但整个蚁群却能完成一系列复杂的任务，这种现象是通过高度组织协调完成的。1991 年，意大利学者MDorigo 首次提出一种新型仿生。

17、蚁群算法的改进与应用摘要：蚁群算法是一种仿生优化算法，其本质是一个复杂的智能系统，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制和易于与其他方法结合等优点。但是现在蚁群算法还是存在着缺点和不足,需要我们进一歩改进,如：搜索时间长、容易出现搜索停滞现象、数学基础还不完整。本文首先说明蚁群算法的基本思想,阐述了蚁群算法的原始模型及其特点，其次讨论如何利用遗传算法选取蚁群算法的参数，然后结合对边缘检测的蚁群算法具体实现过程进行研究分析，最后对本论文所做的工作进行全面总结,提出不足之处,并展望了今后要继续研究学习。

18、 成绩 西安建筑科技大学 毕业设计 论文 文献综述 院 系 信息与控制工程学院 专业班级 自动化1003班 毕 业 设 计论 文 方 向 智能算法 综述题目 蚁群算法基本原理和应用 学生姓名 张航宇 学 号 100610324 指导教师 张娜 2014 年 3 月 23 日 信息与控制工程学院毕业设计 论文 文献综述 蚁群算法及其在组合优化问题中的应用研究 摘要 本次文献综述主要收集了与蚁群算法相。

19、1西安理工大学本科生毕业设计（论文）文献综述题 目： 基于蚁群算法的旅行商问题求解 姓 名： 学 号： 学 院： 理学院 专 业： 信息与计算科学 年 级： 2012 级 指导教师： 2016 年 4 月 28 日2基于蚁群算法的旅行商问题求解毕业设计文献综述 摘要本文综述了有关蚁群算法和旅行商问题的相关理论。首先阐述了该算法的基本原理和算法模型，然后给出了在旅行商问题中的理论和应用的具体过程，最后对问题进行总结。关键词：蚁群算法；旅行商问题；算法模型；综述；Abstract: This paper reviews the theories about the ant colony algorithm 。

20、智能控制之蚁群算法1 引言进入 21 世纪以来，随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛。智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。蚁群算法是近些年来迅速发展起来的，并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法。研究表明该算法。